Куратори курсу:
Професор, д.б.н. Марія Юріївна Оболенська, m.obolenska@gmail.com, Ін-т молекулярної біології та генетики НАНУ
Аліна Фролова fshodan@gmail.com, Ін-т молекулярної біології та генетики НАНУ
Мета курсу:
Метою курсу є введення в системну біологію - інтердисциплінарну галузь біології, яка поєднує молекулярну і клітинну біологію, інформатику, певні галузі математики і високотехнологічну інженерію, що створила і удосконалює технічне підгрунтя для проведення широкомасштабних досліджень. Системна біологія стрімко розвивається в сучасному світі, а її методи і підходи набувають все ширшого застосування в біології і медицині.
Приблизний перелік тем курсу:
Принципи системної біології:
Властивості біологічних систем: модульність і ієрархічність, стійкість і вразливість до збурень, емерджентність; мотиви, сталі та функціональні стани біологічних мереж.
Базові принципи системної біології: інтеграція та аналіз даних широкомасштабних досліджень з використанням високопродуктивних технологій; реконструкція та дослідження клітинних мереж та їх взаємодій; in silico моделювання біологічних процесів за допомогою математичних методів з використанням експериментальними даних, генерація та перевірка гіпотез.
Аналіз даних високопродуктивних технологій:
Робота з біологічними послідовностями: пошук функціональних елементів, вирівнювання та відображення послідовностей, бази даних.
Базові методи статистичної обробки, моделювання та візуалізації даних: кластеризація, класифікація, лінійна регресія, дисперсійний аналіз. Мови програмування R та python.
Технологія мікромасивів, приклади даних, програмні засоби аналізу, диференційно експресовані гени та пошук функціонально збагачених множин генів.
Технологія секвенування, збірка та анотація геномів та транскриптомів про- та евкаріотів, альтернативний сплайсинг, однонуклеотидний поліморфізм (SNP), варіація кількості копій фрагментів геному (CNV).
Дані мас-спектрометрії, принципи тандемної мас-спектрометрії й ідентифікації білків або метаболітів за спектрами.
Передумови навчання:
Лінійна алгебра, статистика та теорія ймовірності, диференційні рівняння, теорія графів, функціональне та об'єктно-орієнтоване програмування
Література:
Klipp, E., Herwig, R., Kowald, a, Wierling, C., & Lehrach, G. (2005). Systems biology in practice. Wiley-VCH.
Alon, U. (2007). An Intoduction to Systems Biology-Design Principles of Biological Circuits. Chapman HallCRC Mathematical and Computational Biology Series.
Marcus, Frederick. Bioinformatics and systems biology: collaborative research and resources. Springer Science & Business Media, 2008.
Сиволоб, А. В. Молекулярна біологія. — К. : Видавничо-поліграфічний центр «Київський університет», 2008, 384 с.